recobo/chemical-bert-uncased-tsdae
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model_name = 'recobo/chemical-bert-uncased-tsdae'
model = SentenceTransformer(model_name)
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 137 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
Ссылки
chemical-bert-uncased-tsdae
BERT-модель для создания эмбеддингов химических текстов и поиска семантически похожих предложений.
102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 2021
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
recobo/chemical-bert-uncased-tsdae — модель на базе BERT, представленная в формате Sentence Transformers и предназначенная для получения векторных представлений химических текстов и сравнения их семантической близости. По названию модель относится к химическому домену; README показывает загрузку через SentenceTransformer. Модель содержит 137,1 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и выдаёт эмбеддинги для задач поиска сходных предложений и извлечения признаков.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не раскрывают обучающий датасет и подробные результаты оценки качества.
Сценарии применения
- поиск похожих описаний химических соединений
- семантический поиск по химическим текстам
- сравнение предложений из химических публикаций
- извлечение признаков из химических текстов
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. README и метаданные не приводят оценок качества или сведений о датасете обучения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertModel
- Ревизия весов
- e6702c5